微服务中间件--MQ服务异步通信

MQ服务异步通信

  • MQ服务异步通信
    • a.消息可靠性
      • 1) 生产者消息确认
      • 2) 消息持久化
      • 3) 消费者消息确认
      • 4) 消费者失败重试
        • 4.a) 本地重试
        • 4.b) 失败策略
    • b.死信交换机
      • 1) 初识死信交换机
      • 2) TTL
      • 3) 延迟队列
        • a) 安装延迟队列插件
        • b) SpringAMQP使用延迟队列插件
    • c.惰性队列
      • 1) 消息堆积问题
      • 2) 惰性队列

MQ服务异步通信

MQ的一些常见问题

在这里插入图片描述

a.消息可靠性

消息可靠性问题

消息从发送,到消费者接收,会经历多个过程:

在这里插入图片描述

其中的每一步都可能导致消息丢失,常见的丢失原因包括:

  • 发送时丢失:
    • 生产者发送的消息未送达exchange
    • 消息到达exchange后未到达queue
  • MQ宕机,queue将消息丢失
  • consumer接收到消息后未消费就宕机

1) 生产者消息确认

生产者确认机制

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。消息发送到MQ以后,会返回一个结果给发送者,表示消息是否处理成功。结果有两种请求:

  • publisher-confirm,发送者确认
    • 消息成功投递到交换机,返回ack
    • 消息未投递到交换机,返回nack
  • publisher-return,发送者回执
    • 消息投递到交换机了,但是没有路由到队列。返回ACK,及路由失败原因。

image-20210718160907166

注意:

image-20210718161707992

SpringAMQP实现生产者确认

1.修改publisher服务中的application.yml文件,添加下面的内容:

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated
    publisher-returns: true
    template:
      mandatory: true

说明:

  • publish-confirm-type:开启publisher-confirm,这里支持两种类型:
    • simple:同步等待confirm结果,直到超时
    • correlated:异步回调,定义ConfirmCallback,MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
  • publish-returns:开启publish-return功能,同样是基于callback机制,不过是定义ReturnCallback
  • template.mandatory:定义消息路由失败时的策略。true,则调用ReturnCallback;false:则直接丢弃消息

2.每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback,因此需要在项目启动过程中配置ApplicationContextAware:

package cn.itcast.mq.config;

@Configuration
@Slf4j
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {

    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        // 获取RabbitTemplate对象
        RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
        // 配置returnCallback
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
            // 记录日志
            log.error("消息发送到队列失败,响应码:{},失败原因:{},交换机:{},路由key:{},消息:{}",
                    replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
            // 如果有需要,重发消息或通知管理员
        });
    }
}

3.发送消息,指定消息ID、消息ConfirmCallback

@Test
public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
    // 1.准备消息
    String message = "hello, spring amqp!";
    // 2.准备correlationData
    // 2.1.消息ID
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 2.2.准备ConfirmCallback
    correlationData.getFuture().addCallback(result -> {
        // 判断结果
        if (result.isAck()){
            // ACK
            log.debug("消息成功投递到交换机!消息ID:{}", correlationData.getId());
        }else {
            // NACK
            log.error("消息投递到交换机失败!消息ID:{}", correlationData.getId());
            // 如果有需要,重发消息或通知管理员
        }
    }, ex -> {
        // 记录日志
        log.error("消息发送失败!", ex);
        // 如果有需要,重发消息或通知管理员
    });

    // 3.发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("amq.topic", "simple.text", message, correlationData);
}

pringAMQP中处理消息确认的几种情况:

  • publisher-comfirm:
    • 消息成功发送到exchange,返回ack
    • 消息发送失败,没有到达交换机,返回nack
    • 消息发送过程中出现异常,没有收到回执
  • 消息成功发送到exchange,但没有路由到queue,调用ReturnCallback

2) 消息持久化

MQ默认是内存存储消息,开启持久化功能可以确保缓存在MQ中的消息不丢失。8

1.交换机持久化:

@Bean
public DirectExchange simpleDirect(){
    // 三个参数:交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除 
    return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}

2.队列持久化:

@Bean
public Queue simpleQueue(){
    // 使用QueueBuilder构建队列,durable就是持久化的
    return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}

3.消息持久化,SpringAMQP中的的消息默认是持久的,可以通过MessageProperties中的DeliveryMode来指定的:

// 1.准备消息
Message message = MessageBuilder.withBody("hello spring".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
        .build();

3) 消费者消息确认

RabbitMQ支持消费者确认机制,即:消费者处理消息后可以向MQ发送ack回执,MQ收到ack回执后才会删除该消息。

SpringAMQP则允许配置三种确认模式:

  • manual:手动ack,需要在业务代码结束后,调用api发送ack。
  • auto:自动ack,由spring监测listener代码是否出现异常,没有异常则返回ack;抛出异常则返回nack
  • none:关闭ack,MQ假定消费者获取消息后会成功处理,因此消息投递后立即被删除

配置方式是修改application.yml文件,添加下面配置:

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: auto # 关闭ack

4) 消费者失败重试

4.a) 本地重试

当消费者出现异常后,消息会不断requeue(重新入队)到队列,再重新发送给消费者,然后再次异常,再次requeue,无限循环,导致mq的消息处理飙升,带来不必要的压力:

在这里插入图片描述

可以利用Spring的retry机制,在消费者出现异常时利用本地重试,而不是无限制的requeue到mq队列。

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        retry:
          enabled: true # 开启消费者失败重试
          initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒
          multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数,下次等待时长 = multiplier * last-interval
          max-attempts: 3 # 最大重试次数
          stateless: true # true无状态;false有状态。如果业务中包含事务,这里改为false

结论:

  • 开启本地重试时,消息处理过程中抛出异常,不会requeue到队列,而是在消费者本地重试
  • 重试达到最大次数后,Spring会返回ack,消息会被丢弃

4.b) 失败策略

在开启重试模式后,重试次数耗尽,如果消息依然失败,则需要有MessageRecoverer接口来处理,它包含三种不同的实现:

  • RejectAndDontRequeueRecoverer:重试耗尽后,直接reject,丢弃消息。默认就是这种方式
  • ImmediateRequeueMessageRecoverer:重试耗尽后,返回nack,消息重新入队
  • RepublishMessageRecoverer:重试耗尽后,将失败消息投递到指定的交换机

在这里插入图片描述

1.首先,定义接收失败消息的交换机、队列及其绑定关系:

2.定义RepublishMessageRecoverer的Bean:

@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
    @Bean
    public DirectExchange errorMessageExchange(){
        return new DirectExchange("error.direct");
    }

    @Bean
    public Queue errorQueue(){
        return new Queue("error.queue");
    }

    @Bean
    public Binding errorMessageBinding(){
        return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorMessageExchange()).with("error");
    }
    
    @Bean
    public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
        return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
    }
}

如何确保RabbitMQ消息的可靠性?

  • 1.开启生产者确认机制,确保生产者的消息能到达队列
  • 2.开启持久化功能,确保消息未消费前在队列中不会丢失
  • 3.开启消费者确认机制为auto,由spring确认消息处理成功后完成ack
  • 4.开启消费者失败重试机制,并设置MessageRecoverer,多次重试失败后将消息投递到异常交换机,交由人工处理

b.死信交换机

1) 初识死信交换机

当一个队列中的消息满足下列情况之一时,可以成为死信(dead letter)

  • 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败,并且消息的requeue参数设置为false
  • 消息是一个过期消息,超时无人消费
  • 要投递的队列消息满了,无法投递

如果该队列配置了dead-letter-exchange属性,指定了一个交换机,那么队列中的死信就会投递到这个交换机中,而这个交换机称为死信交换机(Dead Letter Exchange,简称DLX)。

如图,一个消息被消费者拒绝了,变成了死信:

image-20210718174328383

因为simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct,因此死信会投递给这个交换机:

image-20210718174416160

如果这个死信交换机也绑定了一个队列,则消息最终会进入这个存放死信的队列:

image-20210718174506856

另外,队列将死信投递给死信交换机时,必须知道两个信息:

  • 死信交换机名称
  • 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey

这样才能确保投递的消息能到达死信交换机,并且正确的路由到死信队列。

image-20210821073801398

2) TTL

TTL,也就是Time-To-Live。如果一个队列中的消息TTL结束仍未消费,则会变为死信,ttl超时分为两种情况:

  • 消息所在的队列设置了存活时间
  • 消息本身设置了存活时间

在这里插入图片描述

1.在消费者Listener中,声明一组死信交换机和队列,基于注解方式:

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(name = "dl.queue", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(name = "dl.direct"),
        key = "dl"
))
public void listenDlQueue(String msg){
    log.info("消费者接收到了dl.queue的延迟消息");
}

2.在config中,要给队列设置超时时间,需要在声明队列时配置x-message-ttl属性:

package cn.itcast.mq.config;

@Configuration
public class TTLMessageConfig {
    @Bean
    public DirectExchange ttlDirectExchange() {
        return new DirectExchange("ttl.direct");
    }

    @Bean
    public Queue ttlQueue(){
        return QueueBuilder.durable("ttl.queue")
                .ttl(10000) // 设置队列的超时时间,10秒
                .deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
                .deadLetterRoutingKey("dl") // 指定死信RoutingKey
                .build();
    }
    
    @Bean
    public Binding ttlBinding(){
        return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlDirectExchange()).with("ttl");
    }
}

3.发送消息时,给消息本身设置超时时间

@Test
public void testTTLMessage(){
    // 1.准备消息
    Message message = MessageBuilder
            .withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
            .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
            .setExpiration("5000") // 设置超时时间5秒
            .build();
    // 2.发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct","ttl", message);
    // 3.记录日志
    log.info("消息已经成功发送");
}

消息超时的两种方式是?

  • 1.给队列设置ttl属性,进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
  • 2.给消息设置ttl属性,队列接收到消息超过ttl时间后变为死信
  • 两者共存时,以时间短的ttl为准

3) 延迟队列

利用TTL结合死信交换机,我们实现了消息发出后,消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为**延迟队列(Delay Queue)**模式。

延迟队列的使用场景包括:

  • 延迟发送短信
  • 用户下单,如果用户在15 分钟内未支付,则自动取消
  • 预约工作会议,20分钟后自动通知所有参会人员

a) 安装延迟队列插件

因为延迟队列的需求非常多,所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件,原生支持延迟队列效果。

拉取MQ

docker pull rabbitmq:3.8-management

安装MQ

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=root \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=root \
 -v mq-plugins:/plugins \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3.8-management

之前设定的RabbitMQ的数据卷名称为mq-plugins,使用下面命令查看数据卷:

docker volume inspect mq-plugins

可以得到下面结果:

image-20210713105135701

可以去对应的GitHub页面下载3.8.9版本的插件,地址为https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases/tag/3.8.9这个对应RabbitMQ的3.8.5以上版本。

接下来,将rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.9-0199d11c.ez插件上传到这个目录即可:

最后就是安装了,需要进入MQ容器内部来执行安装。我的容器名为mq,所以执行下面命令:

docker exec -it mq bash

执行时,请将其中的 -it 后面的mq替换为你自己的容器名.

进入容器内部后,执行下面命令开启插件:

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

结果如下:

image-20210713105829435

b) SpringAMQP使用延迟队列插件

DelayExchange的本质还是官方的三种交换机,只是添加了延迟功能。因此使用时只需要声明一个交换机,交换机的类型可以是任意类型,然后设定delayed属性为true即可。

基于注解方式:

在这里插入图片描述

基于java代码的方式:

在这里插入图片描述

向这个delay为true的交换机中发送消息,一定要给消息添加一个header:x-delay,值为延迟的时间,单位为毫秒:

在这里插入图片描述

c.惰性队列

1) 消息堆积问题

当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列存储消息达到上限。最早接收到的消息,可能就会成为死信,会被丢弃,这就是消息堆积问题。

在这里插入图片描述

解决消息堆积有三种种思路:

  • 增加更多消费者,提高消费速度
  • 在消费者内开启线程池加快消息处理速度
  • 扩大队列容积,提高堆积上限

2) 惰性队列

从RabbitMQ的3.6.0版本开始,就增加了Lazy Queues的概念,也就是惰性队列

惰性队列的特征如下:

  • 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
  • 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
  • 支持数百万条的消息存储

要设置一个队列为惰性队列,只需要在声明队列时,指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列:

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues  

命令解读:

  • rabbitmqctl :RabbitMQ的命令行工具
  • set_policy :添加一个策略
  • Lazy :策略名称,可以自定义
  • "^lazy-queue$" :用正则表达式匹配队列的名字
  • '{"queue-mode":"lazy"}' :设置队列模式为lazy模式
  • --apply-to queues :策略的作用对象,是所有的队列

用SpringAMQP声明惰性队列分两种方式:

1.@Bean的方式

在这里插入图片描述

2.注解方式:

在这里插入图片描述

消息堆积问题的解决方案?

  • 1.队列上绑定多个消费者,提高消费速度
  • 2.给消费者开启线程池,提高消费速度
  • 3.使用惰性队列,可以再mq中保存更多消息

惰性队列的优点有哪些?

  • 1.基于磁盘存储,消息上限高
  • 2.没有间歇性的page-out,性能比较稳定

惰性队列的缺点有哪些?

  • 1.基于磁盘存储,消息时效性会降低
  • 2.性能受限于磁盘的IO

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